Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = 0.005, : L-BFGS-B needs finite values of 'fn'是什么意思

这个错误通常表示在使用L-BFGS-B优化方法（一种常用的优化算法）时，某些函数的值为无限大或无限小，导致算法无法进行优化。可能的原因是在使用该函数时，输入参数有误或函数本身存在问题。

您可以检查输入参数是否正确，或者检查函数本身是否存在问题，例如是否存在除数为零、对数函数的参数小于等于零等问题。如果问题仍然存在，您可能需要尝试使用其他优化算法或调整优化参数。

相关问题

> fa.parallel(cormat1,n.obs=25000,fa = 'both', fm='ml', n.iter = 100) In smc, smcs > 1 were set to 1.0 In smc, smcs < 0 were set to .0 In smc, smcs > 1 were set to 1.0 In smc, smcs < 0 were set to .0 Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = 0.005, : L-BFGS-B needs finite values of 'fn' In addition: Warning message: In log(e) : NaNs produced

根据您提供的代码和错误信息，看起来您正在尝试使用因子分析（factor analysis）进行数据分析。然而，出现了一些错误和警告。

首先，错误信息"Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = 0.005, : L-BFGS-B needs finite values of 'fn'"表明在优化过程中出现了问题。可能是由于某些值导致了无限或非数（NaN）的结果，从而导致优化失败。这可能与您的数据或模型设定有关。

其次，警告信息"In smc, smcs > 1 were set to 1.0"和"In smc, smcs < 0 were set to .0"表示在计算相关矩阵时，一些相关系数超出了合理的范围（大于1或小于0），因此被修正为1或0。这可能是由于数据中的异常值或错误导致的。

为了解决这些问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查数据：确保数据没有缺失值、异常值或其他错误。可以使用summary()函数查看数据的统计摘要，并进行必要的数据清理和转换。

2. 检查模型设定：确认您在因子分析函数中使用的参数设置是否正确，并根据数据和研究背景进行调整。例如，检查相关矩阵计算方法（fm参数）和优化算法（method参数）的选择是否合适。

3. 调整样本大小：根据警告信息中的n.obs参数，尝试减小样本大小。将样本大小设置为适当的值，以避免出现数值计算问题。

4. 调整模型：根据数据和领域知识对模型进行调整。可能需要调整因子数量、旋转方法、因子载荷阈值等。

如果问题仍然存在，您可能需要进一步检查代码和数据，或者尝试其他的因子分析方法或软件包。

optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.6e-2)

这是一个使用Adam优化器的定义语句，用于更新神经网络模型中的参数。`torch.optim.Adam`是PyTorch中的一个优化器类，它采用了Adam算法来自适应地调整学习率。`net.parameters()`表示需要更新的模型参数，`lr=0.6e-2`表示学习率为0.006。通过使用该优化器，可以根据损失函数的梯度来更新模型参数，以最小化损失函数的值。